构建知识图谱的双重方法：传统NLP技术或大型语言模型

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最近在默沙东制药的内部研讨会分享了一下我们医学图书馆如何利用知识图谱和大模型技术构建文档级别知识图谱和打标签能力并应用于智能知识库建设以及推荐和检索、问答等应用场景。 知识图谱本身也是一种丰富的语义标签， 编辑摘录部分关于用传统NLP技术以及大模型LLM技术构建知识图谱的方法及对比，后续将详细介绍我们的方案并如何应用于知识库、情报和Chatbot系统中。 正文 知识图谱是以结构化格式表示实体之间关系的强大工具。它们广泛用于医疗保健、金融、电子商务等各个行业，以组织大量数据、启用高级搜索功能并提供更好的决策能力。但是，构建知识图谱需要从原始文本中提取相关实体及其关系，这就是命名实体识别 （NER） 发挥作用的地方。 传统上，NER 一直是知识图谱构建中实体提取的首选方法。然而，大型语言模型 （LLM） ………………………………